10 ਚੀਜ਼ਾਂ ਜੋ C-Suite ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਯਾਤਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਸੀਂ ਏਅਰਲਾਈਨ ਸੀਟਬੈਕ ਮੈਗਜ਼ੀਨ ਵਿੱਚ ਖੁੰਝ ਗਏ ਹੋ।
- ਇਸਨੂੰ ਹੁਣ ਫੈਸਲਾ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ 20 ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਸੀ)।
ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨਹੀਂ (15 ਸਾਲ), ਬਿਜ਼ਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (10 ਸਾਲ), ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (5 ਸਾਲ)। ਇਹ ਹੈ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ. ਜਾਂ, AI ਨਾਲ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। ਆਧੁਨਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੁਣ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਉੱਥੇ ਵਾਪਸ ਆ ਗਏ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਸੀ - ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ। - ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ. ਪ੍ਰਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ. ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ 1990 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਅੰਦੋਲਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਸਨ। ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖਾਸ ਟੀਚਿਆਂ ਵੱਲ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇ ਹੋਏ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਡ੍ਰਿਲ-ਥਰੂ ਟੂ ਡਿਟੇਲ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਇਨਫਿਊਜ਼ਡ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ KPIs ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸੀ ਵੀ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਮੋੜ ਦੇ ਨਾਲ - AI ਦਿਮਾਗ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇਖਦਾ ਹੈ..
- ਮਿਆਰੀ ਸੰਦ. ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਹੁਣ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਟੈਂਡਰਡ BI ਟੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਈ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ 3 ਤੋਂ 5 ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, BI ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਟੂਲ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਮਲਟੀਪਲ ਟੂਲ ਕਿਸੇ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਡੇਟਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਡਹਾਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਤਰਜੀਹੀ ਟੂਲ ਕਦੇ ਵੀ ਪਿਕਸਲ-ਸੰਪੂਰਨ ਰਿਪੋਰਟਾਂ 'ਤੇ ਉੱਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਏਜੰਸੀਆਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਬੱਦਲ. ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅੱਜ ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਕਈਆਂ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਾਡਲ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਪੂੰਜੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਾਵਧਾਨ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਮਲਟੀਪਲ ਕਲਾਉਡ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ ਆਪਣੀ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਹੇਜਿੰਗ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
- ਮਾਸਟਰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ. ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਫਿਰ ਨਵੀਆਂ ਹਨ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਰੋਤ ਹੋਣਾ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਐਡਹਾਕ ਐਨਾਲਿਟਿਕ ਟੂਲਸ, ਮਲਟੀਪਲ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੇ ਟੂਲਸ, ਅਤੇ ਅਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸ਼ੈਡੋ ਆਈਟੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
- ਰਿਮੋਟ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇੱਥੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਹੈ। 2020-2021 ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰਿਮੋਟ ਸਹਿਯੋਗ, ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਘੱਟਣ ਦੇ ਕੋਈ ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ। ਭੂਗੋਲ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਿਰਫ ਵਰਚੁਅਲ ਆਹਮੋ-ਸਾਹਮਣੇ ਗੱਲਬਾਤ ਨਾਲ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਟੀਮਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਕਲਾਉਡ ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਜਨਤਾ ਲਈ. ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ AI ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਭੂਮਿਕਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਅਜੇ ਵੀ ਤਕਨੀਕੀ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਪਰ AI ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਪਾਰਕ ਗਿਆਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਹੁਨਰ-ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਦਰੀਕਰਨ. ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਰਸਤੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜੋ ਚੁਸਤ ਫੈਸਲੇ ਜਲਦੀ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਮੋਰਚੇ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਵੈੱਬ 3.0 ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਬਲਾਕਚੈਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਦੁਰਲੱਭ (ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ) ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ digital ਸੰਪਤੀਆਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ, ਖੋਜਣਯੋਗ ਅਤੇ ਵਪਾਰ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ. ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਬਾਹਰੀ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ/ਡੇਟਾ ਨੀਤੀਆਂ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਮੁੜ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦਾ ਇਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਾਂ ਹੈ। ਕੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਦੁਬਾਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਕਈ ਸਾਧਨ ਹਨ? ਕੀ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜਾਂ ਜਾਂ ਆਡਿਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
- ਦਰਸ਼ਨ. ਸੰਗਠਨ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕੋਰਸ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸ਼ਾਂਤ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਮਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਬਾਕੀ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਚੁਸਤ ਸੰਸਥਾ ਬਦਲਦੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੇਗੀ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੋਰਸ-ਸਹੀ।
